# Auto-generated by leda
import leda


leda.set_interact_mode(leda.StaticIpywidgetsInteractMode())

# Auto-generated by leda
import os

from leda.vendor.static_ipywidgets.static_ipywidgets     import interact as static_interact


static_interact.IMAGE_MANAGER = static_interact.InlineImageManager()

leda demo: matplotlib

import abc
import dataclasses

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from typing_extensions import override

import leda

leda.init("matplotlib")
plt.rcParams.update({"figure.max_open_warning": 0})

%%HTML
<!-- Auto-generated by leda -->
<h2>Table of Contents</h2>
  <ol type='I'>
  <li type='I'><a href='#leda-demo:-matplotlib'>leda demo: matplotlib</a></li>
    <ol type='A'>
    <li type='A'><a href='#Info'>Info</a></li>
    <li type='A'><a href='#Data'>Data</a></li>
    <li type='A'><a href='#Visualization'>Visualization</a></li>
      <ol type='1'>
      <li type='1'><a href='#Simple'>Simple</a></li>
      <li type='1'><a href='#Objects-as-Params'>Objects as Params</a></li>
      </ol>
    </ol>
  </ol>

Table of Contents

1. leda demo: matplotlib
1. Info
2. Data
3. Visualization
1. Simple
2. Objects as Params

Info

Widgets

Use the %%interact expr0;expr1;... cell magic to set widgets for that cell.

Each expression is of the form x=y, where x becomes the local var of the cell and y can be a:

• list to indicate choices for a dropdown widget
• tuple to indicate values for an int slider (start, stop, and optional step).

E.g.:

%%interact column=list(df.columns)
%%interact column=list(df.columns);mult=[1, 2, 3]
%%interact column=list(df.columns);window=(10, 50)
%%interact column=list(df.columns);window=(10, 50, 5)

Table of Contents

Use the %toc line magic to substitute with a table of contents in static mode.

Toggles

Click the Toggle input cells button at the bottom to reveal input cells.

Data

Using randomly generated data (with fixed seed).

df = pd.DataFrame(
    np.random.RandomState(42).rand(100, 10), columns=list("abcdefghij")
)

Visualization

Simple

%%interact column=list(df.columns);mult=[1, 2, 3]
title = f"column={column!r}, mult={mult}"
(df[[column]] * mult).plot(figsize=(15, 8), lw=2, title=title)

Generating results: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 30/30 [00:00<00:00, 122.13it/s]
Generating HTML: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 30/30 [00:01<00:00, 21.21it/s]

column: a b c d e f g h i j
mult: 1 2 3

%%interact column=list(df.columns);window=(10, 50, 5)
ax = (
    df[[column]]
    .iloc[-window:]
    .plot(figsize=(15, 8), lw=2, title=f"column={column!r}, window={window}")
)
ax

Generating results: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 90/90 [00:00<00:00, 115.54it/s]
Generating HTML: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 90/90 [00:03<00:00, 23.64it/s]

column: a b c d e f g h i j
window:

Objects as Params

@dataclasses.dataclass(frozen=True)
class Calculator(abc.ABC):
    @abc.abstractmethod
    def calc(self, df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame: ...


@dataclasses.dataclass(frozen=True)
class CumSumCalculator(Calculator):
    @override
    def calc(self, df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
        return df.cumsum()


@dataclasses.dataclass(frozen=True)
class EWMMeanCalculator(Calculator):
    com: float

    @override
    def calc(self, df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
        return df.ewm(com=self.com).mean()


calcs = [
    CumSumCalculator(),
    EWMMeanCalculator(com=5),
    EWMMeanCalculator(com=10),
]

%%interact column_group=["abc", "def", "ghij"];calc=calcs
calced_df = calc.calc(df[list(column_group)])
title = f"column_group={column_group!r}, calc={calc}"
calced_df.plot(figsize=(15, 8), lw=2, title=title)

Generating results: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 9/9 [00:00<00:00, 51.22it/s]
Generating HTML: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 9/9 [00:00<00:00, 20.21it/s]

calc: CumSumCalculator() EWMMeanCalculator(com=5) EWMMeanCalculator(com=10)
column_group: abc def ghij

---

# Auto-generated by leda
import leda


leda.show_input_toggle()

# Auto-generated by leda
import leda


leda.show_std_output_toggle()